Pedagogical readiness in a structural equation model of generative artificial intelligence use and cognitive offloading among preservice teachers

현대적인 교실에 새로운 종류의 조력자가 등장했다. 이 조력자는 에세이를 쓰고, 문제를 풀며, 복잡한 개념을 몇 초 만에 설명할 수 있다. 생성형 인공지능으로 알려진 이 기술은 학생들이 학업에 접근하는 방식을 변화시켰다. 많은 이들에게 이것은 강력한 지름길 역할을 하며, 학생들이 더 적은 고통 속에서 과제를 더 빨리 끝내거나 어려운 개념을 이해할 수 있게 해준다. 하지만 이러한 편리함에는 대가가 따른다. 학생이 스스로 생각하는 일을 대신 해줄 도구에 너무 과도하게 의존할 때, 그들은 진정한 학습에 필요한 정신적 노력을 건너뛸 위험이 있다. 이 현상을 '인지적 오프로딩(cognitive offloading)'이라고 부른다. 이는 과업의 정신적 노동을 외부 장치로 옮기는 행위를 의미한다. 이것은 과중한 업무량을 관리하기 위한 스마트한 전략이 될 수 있지만, 주제를 마스터하는 데 필요한 깊은 사고를 대체하게 된다면 문제가 된다.

이 문제는 교사가 되기 위해 훈련받는 사람들에게 특히 중요하다. 이 예비 교육자들은 단순히 도구를 사용하는 학생일 뿐만 아니라, 결국 자신의 학생들에게 이 도구들을 어떻게 가르칠지 결정할 사람들이다. 그들은 이중적인 과제에 직면해 있다. 즉, 자신의 학업을 위해 기술을 효과적으로 사용하는 법을 배워야 하는 동시에, 미래의 학생들에게 이 도구를 책임감 있게 사용하는 방법을 어떻게 안내할지 고민해야 한다는 것이다. 연구자들의 질문은 단순히 이 예비 교사들이 기술을 사용하는지 여부가 아니라, 왜 그 기술을 사용하는지, 어떤 규칙을 따라야 안전하다고 느끼는지, 그리고 기술을 가르치는 것에 대한 자신감이 그들 자신의 학습을 위해 도구에 의존하는 방식에 변화를 주는지에 관한 것이다.

체코 마사리크 대학교의 연구팀은 교사 양성 과정을 밟고 있는 약 700명의 학생들을 대상으로 이러한 역학 관계를 이해하고자 했다. 그들은 새로운 기술을 채택할 때 흔히 나타나는 이유들, 예를 들어 사용이 얼마나 쉬운지 또는 동료나 교수가 얼마나 압박을 가하는지 등이 실제로 인공지능 사용을 주도하는지 알고 싶었다. 또한 대학의 명확한 규칙이 학생들이 도구 사용을 고백하는 것을 더 안전하게 느끼게 하는지, 그리고 기술을 가지고 가르칠 준비가 되었다는 느낌이 그들 자신의 사고를 위한 도구로 사용하는 것을 막아주는지를 알고 싶었다.

연구진은 학사 학위부터 고급 석사 과정에 이르기까지 다양한 단계의 교사 양성 과정에 있는 학생들로부터 데이터를 수umpulkan 자료를 모았다. 그들은 학생들이 생성형 인공지능을 얼마나 자주 사용하는지, 어떤 작업에 사용하는지, 그리고 사용을 둘러싼 규칙에 대해 어떻게 느끼는지에 대해 상세한 질문을 던졌다. 그들은 특히 학생들이 대학이 명확한 가이드라인을 가지고 있다고 느끼는지, 그리고 처벌에 대한 두려움 없이 도구 사용을 고백하는 것이 안전하다고 느끼는지 살펴보았다. 또한 그들은 기술을 가르치는 능력, 즉 '교육적 준비도(pedagogical readiness)'라고 불리는 기술에 대한 자신감을 측정하고, 이를 그들의 정신적 업무를 도구가 대신하게 하는 빈도와 비교했다.

결과는 거의 전적으로 효율성에 의해 움직이는 이야기를 보여주었다. 학생들이 기술을 사용하는 가장 강력한 이유는 단순히 그것이 그들의 작업을 더 빠르고 효과적으로 만들어 주기 때문이었다. 연구진은 도구가 더 나은 결과를 얻도록 도와줄 것이라는 믿음이 기술 사용 빈도를 예측하는 가장 중요한 요인임을 발견했다. 놀랍게도, 기술 채택에 영향을 미치는 일반적인 다른 요인들, 예를 들어 도구의 조작 용이성, 친구들의 압박, 또는 교수들의 영향력 등은 학생들의 기술 사용 빈도를 유의미하게 예측하지 못했다. 학생들은 교수들이 시켜서도, 친구들이 하고 있어서도 도구를 사용하는 것이 아니라, 그것이 효과적이기 때문에 사용하고 있었다.

연구는 또한 명확한 규칙과 학생의 심리적 안녕 사이의 중요한 연결 고리를 밝혀냈다. 학생들이 인공지능 사용에 관한 대학의 규칙이 명확하고 일관되다고 느꼈을 때, 그들은 훨씬 더 안전하다고 느꼈다. 이러한 심리적 안전감은 그들이 도구 사용에 대해 더 투명해질 수 있게 했다. 그러나 연구진은 이러한 안전감이 학생들의 기술 사용 빈도를 변화시키지는 않는다는 것을 발견했다. 환경이 지지적이든 위험하든 상관없이, 학생들은 그것이 유용하다고 믿는다면 여전히 도구를 사용했다. 규칙은 정직함에는 영향을 미쳤지만, 도구를 사용하는 결정 자체에는 영향을 미치지 않았다.

아마도 가장 중요한 발견은 도구 사용과 학생들이 업무에 쏟는 정신적 노력 사이의 관계에 관한 것이었을 것이다. 데이터는 강력한 연관성을 보여주었다. 학생이 인공지능을 더 자주 사용할수록, 과업의 정신적 부하를 기계로 넘긴다고 보고하는 경의도 높았다. 이는 학생들이 도구를 더 자주 사용할수록, 논거를 구성하거나 복잡한 문제를 해결하는 것과 같은 '생각의 힘든 부분'을 도구가 처리하도록 내버려 둘 가능성이 점점 높아진다는 것을 시사한다. 이러한 인지적 업무 오프로딩 경향은 기술을 활용해 가르칠 수 있다는 학생들의 자신감에 의해서도 줄어들지 않았다. 기술을 수업에 통합하는 데 매우 숙련되고 준비되었다고 느끼는 학생들조차, 그렇지 않은 학생들과 마찬가지로 자신의 학습을 위해 도구에 의존할 가능성이 높았다.

이 결과는 단순히 기술을 가르치는 법을 아는 것이 학생들이 기술에 과도하게 의존하는 것을 방지할 것이라는 생각에 도전한다. 연구진은 학생들이 자신의 학습을 위해 도구를 사용하는 데 있어서는 개인적인 편안함을 느끼는 반면, 이를 교육적 맥락에서 효과적으로 사용하는 데 대해서는 훨씬 덜 자신감을 느낀다는 것을 관찰했다. 즉, 기술을 사용하는 숙련된 사용자라고 해서 자동으로 그 기술을 가르치는 숙련된 교사가 되는 것은 아니다.

또한 이 연구는 도구를 전혀 사용하지 않는 소수의 학생들에 대해서도 강조했다. 그 이유가 기술적 어려움이나 접근성 부족 때문이 아니었다. 대신, 그들은 윤리적 문제에 의해 움직였다. 많은 학생이 도구를 사용하는 것이 학업 부정행위가 되거나 시간이 흐름에 따라 자신의 능력을 약화시킬 것이라고 우려했다. 일부는 심지어 기술의 환경적 영향에 대해서도 우려를 표했다. 이 학생들은 규칙을 두려워한 것이 아니라, 도덕적으로 그 관행에 반대하고 있었다.

궁극적으로, 이 연구는 인공지능의 실용적인 사용자로서의 차세대 교사들의 모습을 그려낸다. 그들은 효율성을 높이고 업무를 잘 완수하려는 욕구에 의해 움직인다. 명확한 제도적 규칙이 그들이 사용 사실을 솔직하게 밝힐 수 있도록 안전감을 주는 데는 도움이 되지만, 이러한 규칙이 필요할 때 도구를 사용하는 것을 막지는 못한다. 나아가, 기술을 가지고 가르칠 준비가 되었다는 느낌이 자신의 학습을 위해 도구가 무거운 짐을 대신 들게 하는 유혹으로부터 보호해주지도 않는다. 이 연구는 교사 양성 프로그램이 단순히 기술을 사용하는 법을 가르치는 것을 넘어, 교육자들이 학습을 지원하기 위해 도구를 사용하는 것과 사고 과정을 완전히 대체하기 위해 도구를 사용하는 것 사이의 미세한 경계를 이해하도록 도와야 한다고 제언한다. 이러한 깊은 이해 없이는, 가장 자신감 있는 예비 교사들조차 자신의 학습을 저해하는 방식으로 기술에 의존하게 될 수 있다.